导读
AI 浪潮下，连马斯克都难逃焦虑，普通人更是在层出不穷的新概念中疲于奔命。马识途通过复盘自身经历指出，当前的 AI 术语大爆发与当年的大厂黑话如出一辙。与其盲目追逐每一个技术热点，不如回归真实的需求场景。本文为深陷“工具焦虑”的职场人提供了一份清醒的避坑指南。
重点
- 警惕 AI 圈的“黑话”炒作，许多复杂概念本质上是技术普及初期的包装，普通用户无需被名词门槛吓退。
- 需求是学习的第一动力，脱离实际工作和生活场景去死磕 AI 工具，往往只会增加无效的心理负担。
- 区分专业开发者与普通用户的学习路径，按需索取、结合具体痛点进行实践，才是对抗技术焦虑的最优解。
备注
技术迭代的阵痛期总会伴随信息过载。NOVSITA 编辑认为，AI 最终会像鼠标键盘一样隐入烟尘，成为基础生产力。与其担心被淘汰，不如先解决手头那件麻烦事。别让工具成了你的主人，保持节奏比追赶潮流更重要。
纳瓦尔曾在2023年4月2号发过一条推文：
Everyone will soon have “AI Anxiety.”
不久之后，每个人都会有“人工智能焦虑”。
有趣的是，马斯克在2026年2月12日评论了这条帖子：
So True
太对了
马斯克在这个时间点回复这条推文，不知他具体在焦虑些什么？
但连马斯克都有AI焦虑，可见其普遍性！
如今很多人都有AI焦虑。
离普通人比较远的、宏大叙事的那些东西我们就不谈了，只说说AI学习焦虑。
“AI教主”黄仁勋说：AI不会淘汰人，但会用AI的人会淘汰不会用AI的人。
如今AI技术类似于上世纪90年代的计算机、2000年之后的互联网，成为人们必须学习的重要技能。
但是，AI技术现在迭代更新比较快，各种新概念、新工具层出不穷。试举几例：
代理（agent）、子代理、提示词（prompt）、上下文、记忆、模式、权限、工具、插件、技能（skills）、钩子、MCP、LSP、斜杠命令、工作流、IDE集成。。。最近又出了个龙虾OpenClaw 🦞，火的一塌糊涂
想不想当年互联网大厂的“黑话”：
抓手、闭环、赋能、矩阵、打法、落地、对齐、拉齐、颗粒度、体感、心智、破圈、下沉、同步、对焦、复盘、沉淀、输出、迭代、跟进、推进、兜底、击穿、优先级、资源倾斜、权责利、向上管理、拿结果、背指标、通晒、中台、前端、后端、GMV、DAU、MAU、渗透率、转化、链路、抓手位、增量、存量、ROI、务虚、务实、共识、碰撞、拉通、优化、毕业、活水、扁平化、狼性。。。
我也曾经有过很强的AI焦虑，一度追逐各种AI相关最新新闻和最新技术。
但发现焦虑没有意义，而很多时髦的词汇也只是炒作概念而已。
一项技术要普及，触达更多的人，其概念和用法就不能过于复杂。
得简单和易于理解，就像当年大家用电脑和互联网一样，入门门槛其实就是打字和会用鼠标，再就是了解一些菜单和图标的基本功能。
对于专业的程序员来讲，可能以上列举的AI相关概念都要理解。但对于普通用户来说，关键是结合工作和生活场景的应用。
需求是学习之母。对学习技能来说，关键看有没有刚需场景，有刚需场景很快就能学会。创造不出需求场景，学起来会很吃力
对普通人，焦虑，紧追最新的工具、最新的信息，大可不必，按需学习、结合自己生活工作场景学习即可。
现在AI的各种概念和工具，程序员们的刚需场景比较多，普通人还是少了一些。AI很有用，我也在用AI的各种功能，但我只是按需学习和使用。
我原来也有很强的AI焦虑，但现在已经没有了。
你有没有AI学习焦虑？欢迎留言分享！
#AI焦虑
深度编辑评论
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编辑评论
现在的科技圈，如果不随口蹦出几个像 MCP、Agent 或者 Workflow 这样的缩写，好像都没法正经聊天了。马识途在 X 上分享的这段感悟，其实戳中了一个当下最隐秘也最普遍的痛点：我们到底是在学 AI，还是在被 AI 圈子新造的“黑话”霸凌？ 看到原文提到马斯克在 2026 年回复纳瓦尔，这显然是个时间线上的笔误，或者某种带有预言性质的调侃，毕竟我们还没过上 2026 年的日子。但抛开这个细节不谈，纳瓦尔那句“每个人很快都会有 AI 焦虑”确实精准预言了当下的社会心理。这种焦虑的本质其实是“技术通胀”。就像马识途对比的那样，当年的大厂黑话把简单的业务逻辑包装成“赋能、闭环、沉淀”，现在的 AI 圈子也正在经历这个过程。把一个简单的自动化脚本叫作“智能体”，把一段对话要求叫作“提示词工程”，这种概念的堆砌，除了能让卖课的博主多收几份学费，对普通用户解决实际问题并没有太大帮助。 从产业角度来看，这种“黑话化”其实是技术普及初期的典型乱象。厂商为了体现差异化，拼命发明新词；开发者为了显得专业，不断叠加架构。这导致了一个很荒诞的现状：技术迭代快得让人喘不过气，但真正落地到普通人工作流里的工具，其实还是那几个。大家在社交媒体上疯狂转发“必看的 50 个